1.Stirling PDF：开源在线PDF文档编辑工具库源码
2.开源数据库是开源库源什么意思好坏
3.十个优秀的开源免费数据库管理SQL客户端
4.MySQL源码包下载与使用教程详解mysql下载源码包教程
5.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
6.TFlite 源码分析(一) 转换与量化

Stirling PDF：开源在线PDF文档编辑工具库源码

       Stirling PDF是一个强大且本地托管的在线PDF编辑工具库，通过Docker实现。数据用户可以对PDF文件执行多种操作，转换如分割、码开合并、源数源码转换、据转极速达源码代理重组、换库添加图像、开源库源旋转、数据压缩等，转换功能全面，码开满足所有PDF需求。源数源码

       Stirling PDF确保用户隐私，据转不发起任何出站请求记录文件或PDF。换库文件仅在客户端存在，开源库源任务执行期间驻留在服务器内存，或在执行时临时保存在文件中。执行后，用户下载的任何文件将从服务器删除。

       该库提供多种语言支持，目前共有种语言，允许用户选择并使用。用户可轻松自定义应用程序，通过设置文件settings.yml或环境变量进行配置。settings.yml遵循标准YAML格式，环境变量则覆盖设置文件。额外的custom_settings.yml文件供精通Java和Spring application.properties的用户自定义设置。

       Stirling PDF提供后端API接口，允许用户通过自定义脚本编辑PDF。所有API文档均在实例的 /swagger-ui/index.html 页面提供，或通过Stirling-PDF设置中的API按钮访问。

       登录验证确保安全性。默认凭据用于登录，登录后用户可以访问帐户设置，修改API密钥，添加新用户等。无源码fuzz libfuzzerAPI使用需提供带有“X-API-Key”的标题及关联的API密钥。

       通过上述步骤，用户可以安装、部署、自定义Stirling PDF，安全地访问和编辑PDF文件，并通过API集成到自定义脚本中。所有功能旨在为用户提供高效、安全、灵活的PDF编辑体验。

开源数据库是什么意思好坏

       开源数据库指的是一种开放源代码的数据库管理系统。其源代码被公开发布，任何人都可以自由使用、下载、修改、分发以及打补丁。这种数据库的好处是透明度高，用户可以查看代码并修复漏洞，提高安全性。而且开源数据库输出的文件格式通常遵守标准，使得同类型数据库系统之间的移植性变得更加容易。

       相比封闭源代码的数据库系统，开源数据库明显更具有良好的可扩展性。用户可以根据个人的需求和特点，对其进行自由改动、扩展或简化。这种开放式的自由性可以大大提升数据库的灵活度和适应性，促进整个开发过程的快速迭代。

       当然开源数据库也并非完美无缺。它们往往在性能、功能和易用性方面不如封闭源代码的商业系统。另外，开源数据库经常需要用户自己解决问题，即便有专业团队的持续维护和升级，毕竟跟商业厂商相比缺乏应对应用问题的盾网络验证源码速度和力度。所以，选择开源数据库，需要根据具体的业务场景以及对数据安全性的要求来考虑。

十个优秀的开源免费数据库管理SQL客户端

       DBeaver

       github.com/dbeaver/dbea...

       官网： dbeaver.io/

       DBeaver是一个强大的跨平台SQL客户端，支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等，是最好的开源SQL客户端之一。

       使用DBeaver开发人员可以编写、执行SQL查询、导出查询结果，以及管理数据库和表。DBeaver提供了配置、编码自动完成、语法高亮显示、格式选项等UI配置界面。此外，还提供了数据库元数据探索、E-R、SSL加密等功能。

       Beekeeper Studio

       github.com/beekeeper-st...

       Beekeeper Studio使用Electron框架开发，是一个优雅的、现代化的SQL客户端，适用于Windows，Mac和Linux操作系统。它支持开发人员在一个统一的界面中处理多个数据库，包括MySQL、Postgres、SQLite和SQL Server等。

       开发人员可以将查询结果以可视化图表展示，支持管理用户权限、监视查询以及解决连接问题等。

       Valentina Studio

       valentina-db.com/

       Valentina Studio是一个跨平台的免费SQL客户端，非常适合数据库管理和查询执行。它支持连接到MySQL、武林外传ts源码MariaDB、PostgreSQL、SQLite和MS SQL Server等数据库，也支持数据建模。提供数据导入、可视化解释、轻松共享查询片段或结果等高级功能。工具界面还提供主题、键盘快捷键和自定义选项，以匹配各个工作模式。

       SQLeo

       sqleo.sourceforge.io/

       SQLeo提供了一个轻量级的、响应式的SQL客户端，可以通过Web浏览器访问。它集成了对MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Redshift和SQLite等数据库的管理、查询和可视化工具。

       通过SQLeo，开发人员能够构建图表和拖放表，将结果导出为CSV/XLS，并嵌入图表。SQLeo还提供协作功能，如与队友共享SQL代码段和保存的图表。基于浏览器的访问使SQLeo便于远程访问数据库。

       Azure Data Studio

       github.com/microsoft/az...

       Microsoft的Azure Data Studio支持Windows、macOS和Linux等操作系统。是个现代化的SQL工具。可以连接到SQL Server、Azure SQL DB、SQL DW、MySQL、PostgreSQL和MongoDB等数据库。

       通过Azure Data Studio开发人员可以编写和调试查询、可视化查询计划、thinkphp源码怎么修改管理源代码管理集成以及与其他人协作。Azure Data Studio还提供了可自定义的仪表盘、键盘快捷键和设置向导，以简化操作。

       Adminer

       github.com/vrana/admine...

       Adminer是一个基于PHP的数据库管理工具，适用于MySQL、PostgreSQL、SQLite、MS SQL、SimpleDB、Elasticsearch和MongoDB等数据库。可用于管理表、行、视图、触发器等的数据库系统功能。

       虽然Adminer只是一个PHP文件，但它仍然支持数据库设计、执行查询并以多种格式输出结果。

       Adminer的自定义插件可以进一步扩展它功能。极简、功能强大的管理功能非常适合用于开发和测试。

       JackDB

       jackdb.com/

       JackDB提供了一个干净、直观的界面，用于执行查询和管理PostgreSQL、MySQL、SQLite和MariaDB数据库。开发人员可以在可视化UI中查看、创建表结构，导入和导出数据，构建具有自动完成支持的查询，以及处理用户管理任务。JackDB还允许与他人共享已保存的查询，支持远程数据库访问、查询调度、环境变量等特性，这些特性可以提高开发过程中的生产力。

       OmniDB

       github.com/OmniDB/OmniD...

       OmniDB提供基于Web的数据库管理使用高级编辑器特性。它支持连接到PostgreSQL、MySQL、Oracle、Firebird、SQLite、Microsoft SQL Server等RDBMS系统。开发人员可以可视化地设计数据库关系ER图、分析和监视、管理数据库用户角色以及重构SQL代码。提供了协作功能，简化了跨远程团队的工作。

       HeidiSQL

       github.com/HeidiSQL/Hei...

       heidisql.com/

       HeidiSQL支持Windows系统上的开发人员在本地或远程管理MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQLite、MSSQL等数据库。提供了直观友好的用户界面用于浏览数据库对象、设计表、编辑记录和调试具有自动完成等功能的查询。用户还可以安排任务、管理用户权限、以多种格式导入/导出数据以及监控流程。另外，HeidiSQL是高度可定制的，可以匹配独特的工作模式。

       DbVisualizer

       dbvis.com/

       DbVisualizer是一个功能丰富的SQL工具，适用于Windows、Mac和Linux系统。支持Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SQLite、MySQL等数据库。提供了一个干净的用户界面，开发人员可以利用它编写和验证SQL代码、检查查询计划、监视数据库健康状况、管理用户和权限。

MySQL源码包下载与使用教程详解mysql下载源码包教程

       MySQL源码包下载和使用教程详解

       MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序和企业级应用程序中。MySQL有一个庞大的社区贡献了大量的代码和文档，所以它拥有丰富的特性和功能。这篇文章将向您介绍如何下载和使用MySQL源码包。

       下载MySQL源码包

       MySQL源码包可以从官方网站下载(/downloads/mysql/)。在下载界面，您可以选择下载不同版本的源码包，包括社区版本和商业版本。社区版本可以免费下载，而商业版本则需要购买许可证才能使用。

       使用Git获取MySQL源码

       您也可以使用Git来获取MySQL源码，Git是Linux社区开发的分布式版本控制系统。在Linux终端窗口中，可以使用以下命令来安装Git：

       sudo apt-get install git

       安装之后，可以通过以下命令获取MySQL源码：

       git clone /mysql/mysql-server.git

       这将下载MySQL源码并将其存储在当前目录中。

       编译MySQL源码

       下载MySQL源码后，需要编译源代码才能使用。以下是一些最基本的编译源码的步骤。

       1.进入MySQL源码目录：

       cd mysql-server

       2.创建一个构建目录：

       mkdir build

       cd build

       3.运行CMake来为编译配置MySQL：

       cmake ..

       4.运行make命令来开始编译MySQL：

       make

       这将花费一段时间来编译MySQL。如果一切顺利，您应该看到”SUCCESS”的消息。

       安装MySQL

       编译完成后，需要将MySQL安装到系统中。以下是一些基本的安装步骤。

       1.运行以下命令以开始安装：

       sudo make install

       2.将MySQL添加到系统PATH变量（可选）：

       export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin

       3.启动MySQL：

       sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start

       此操作将启动MySQL服务器，并将它设置为在系统启动时自动启动。现在，您可以使用MySQL了。

       总结

       MySQL是一个功能强大的开源关系型数据库管理系统。有了MySQL源码包，您可以更好地理解MySQL的内部工作原理，并编写更高效的应用程序。本篇文章向您介绍了如何下载MySQL源码包以及如何使用Git从GitHub获取源代码。我们还介绍了基本的编译和安装步骤。

源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具

       DataEase 是一款开源的数据可视化分析工具，它助力用户高效分析数据，洞察业务趋势，进而优化业务。这款工具支持众多数据源连接，用户可以轻松拖拽制作图表，并实现便捷的资源共享。本文将介绍如何通过源码编译的方式，安装 DataEase 1..0 版本。

       首先，连接安装好的 MySQL 数据库，为 DataEase 创建数据库和用户。请注意，MySQL 8 默认不允许客户端获取公钥，因此在内网环境下，您可以通过配置 allowPublicKeyRetrieval=true 来绕过此限制。

       您可以使用以下命令验证数据库和用户创建成功：

       接下来，克隆 DataEase 源码。DS 的源码地址为 github.com/dataease/dat...，您可以将源码 Fork 到自己的 Git repositories 中，以维护个人项目。

       Fork 成功后，使用 git clone 命令克隆 DataEase 项目到您的本地，并切换到 main 分支。

       使用 Intelli IDEA 打开克隆好的 DataEase 项目。DataEase 采用前后端分离的开发模式，后端服务和前端页面可独立部署。以下为三个重要的目录介绍：

       修改 pom.xml 文件。在 backend/pom.xml 文件中，将 mysql-connector-java 的 runtime 删除。因为我们使用 MySQL 8 作为 DataEase 元数据库，需要使用 mysql-connector-java 这个 jar 包连接 MySQL。

       编译运行。切换到 backend 目录下，使用 IDEA 执行 Maven 命令进行编译。成功后，会在 backend/target/ 目录下生成后端服务 jar 文件：backend-1..0.jar。执行相应命令运行后端服务，并使用 jps 命令验证服务启动成功。

       编译前端。切换到 frontend 目录下，执行编译命令。编译移动端。切换到 mobile 目录下，执行编译命令。编译完成后，各自 target 目录下会生成编译好的 dist 目录。

       使用安装好的 Nginx 进行部署。修改 Nginx 配置文件 nginx.conf，并启动 Nginx。

       通过浏览器登录 DataEase，默认用户名/密码为：demo/dataease。

       参考文档：dataease.io/docs/dev_ma... toutiao.com/article/...

TFlite 源码分析(一) 转换与量化

       TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架，其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成：模型转换工具和模型推理引擎。

       TFLite 的核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理，在端侧设备上进行计算。

       转换部分，主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成，包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。

       在导入模型时，`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点，并检查所有算子是否支持，同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式，通常针对 UINT8（范围为 0-）或 INT8（范围为 -~）。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现，确保输入输出节点的最大最小值存在。

       输出模型时，根据指定的输出格式（如 TensorFlow 或 TFLite）进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。

       量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数，这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数，该函数基于模板类模板实现。

       TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法，实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。